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本年度は、文章の理解表象の表現法として、概念ノード間の距離に基づく3つの多変量解析法について比較検討することを目的とした研究を行った。3つの多変量解析法とは、クラスター分析、多次元尺度法、パスファインダー法である。そのために、大学生を被験者として、2種類の文章を提示し、その後の文章の再認マッピング課題をさせた。再認マッピング課題とは、先に読んだ文章の中にあったか無かったかを再認リストから判断し、さらにあったと思ったものの概念地図を作る課題である。
また、文章の提示前に、適切な既有知識を喚起し、文章が既有知識に関連づけられやすい適切タイトル条件と、不適切な知識を喚起し、文章と喚起された知識との関連性を読み手が見いだしにくい不適切タイトル条件を設定し、読み手の文章の記憶表象の違いを検討した。
実験の結果、適切タイトル条件の方が不適切タイトル条件よりも文章の保持が促進され、既有知識との結合が強くなることが再認記憶課題から示された。さらに、3つの多変量解析による文章の記憶表象表現を比較検討したところ、パスファインダー法による表現が、多の2つの方法よりも、文章内の概念間の意味的整合性の高い表象表現が得られることが示唆された。
本研究の結果は、平成10年〜12年度科学研究費補助金(基盤研究C)研究成果報告書に纏められ、2001年3月に印刷、製本された。
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